OpenCV vscode

### 配置 VSCode 使用 OpenCV

为了使 Visual Studio Code (VSCode) 能够识别并使用 OpenCV 库，在项目中的 `c_cpp_properties.json` 文件应正确设置 `includePath` 字段，以便 IntelliSense 可以找到 OpenCV 的头文件位置[^1]。

对于 Linux 系统而言，配置如下所示：

{
    "configurations": [
        {
            "name": "Linux",
            "includePath": [
                "${workspaceFolder}/**",
                "/usr/local/include/opencv2"
            ],
            "defines": [],
            "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
            "cStandard": "c11",
            "cppStandard": "c++17",
            "intelliSenseMode": "gcc-x64"
        }
    ],
    "version": 4
}

上述 JSON 片段展示了如何指定包含路径来让编译器知道在哪里寻找 OpenCV 头文件。这里 `/usr/local/include/opencv2` 是安装了 OpenCV 后默认的头文件目录。

除了编辑 `c_cpp_properties.json` 来支持代码补全外，还需要确保链接阶段能够访问到 OpenCV 库文件。这通常通过修改项目的构建脚本实现，比如 CMakeLists.txt 或 Makefile 中加入相应的库路径和名称。

当一切准备就绪之后，就可以编写测试程序验证环境是否搭建成功。下面是一个简单的例子用来检测 OpenCV 是否正常工作：

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    Mat image;
    image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR); // Read the file using command line argument as input.
    
    if(image.empty())                      // Check for invalid input.
    {
        std::cout <<  "Could not open or find the image\n";
        return -1;
    }

    imshow("Display window", image);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码尝试读取命令行参数给定的一张图片，并将其显示在一个窗口里。如果能顺利运行，则说明 OpenCV 已经被正确集成到了开发环境中。